“拥挤优越性效应” 遭质疑：重复研究揭示视觉认知领域新真相

为解决 Cicchini 等人研究中 “拥挤优越性效应” 的争议，EPFL 的 Ayberk Ozkirli 等人重复相关研究，发现拥挤只会降低表现。该研究对理解视觉拥挤现象意义重大，推荐科研读者阅读以把握视觉认知领域前沿动态。

　　

瑞士洛桑联邦理工学院（école Polytechnique Fédérale de Lausanne，EPFL）大脑与心智研究所心理物理学实验室的 Ayberk Ozkirli、David Pascucci 和 Michael H. Herzog 等研究人员，在《Nature Communications》期刊上发表了题为 “Failure to replicate a superiority effect in crowding” 的论文。这篇论文在视觉认知领域意义重大，它聚焦于视觉拥挤现象，挑战了前人的研究结论，为该领域的进一步探索提供了新的思路和依据。

论文摘要指出，Cicchini 等人曾报告在特定的方向再现任务中，当目标被相似方向的侧翼刺激包围时，表现会有所提升，并通过模型解释为目标和侧翼方向的最佳整合。但本文研究人员未能重复出这一结果，他们发现侧翼刺激通常会降低表现，而非提升，并且指出了 Cicchini 等人研究推理中的一些问题。

在视觉研究领域，拥挤现象（crowding）一直是一个重要的研究课题。拥挤指的是当目标刺激被其他刺激（侧翼刺激）包围时，个体对目标刺激的识别和分辨能力会受到影响。通常情况下，侧翼刺激会干扰对目标的感知，导致表现下降。然而，Cicchini 等人在 2022 年发表的研究中却得出了相反的结论，他们发现侧翼刺激能提高方向再现任务的表现，这一 “优越性效应” 与传统的拥挤研究结果相悖。这种差异引发了 Ayberk Ozkirli 等人的思考，他们决定重复 Cicchini 等人的实验，以验证这一效应的真实性，这便是开展此次研究的重要原因。

研究人员采用了与 Cicchini 等人相似的实验范式。在实验对象上，招募了 20 名来自 EPFL 和洛桑大学的健康、未参与过类似实验的志愿者（7 名男性，年龄在 19 - 24 岁） 。实验设备方面，使用经伽马校正的华硕 VG248QE 液晶显示器（24 英寸，分辨率 1920×1080 像素，刷新率 120Hz，最大亮度设置为），并通过在 MATLAB（R2013a）中编写的内部工具箱和心理物理学工具箱在 Windows 系统电脑上生成刺激。实验环境为光线较暗的房间，参与者坐在距离电脑屏幕约 57 厘米处，头部固定在下巴托上。

刺激物是由 12 个深灰色点组成的椭圆形，分为目标椭圆和侧翼椭圆。目标椭圆有两种形态，一种是较难分辨的圆形（纵横比为 1.4，直径分别为 3.19° 和 2.28°，低可靠性），另一种是较易分辨的长圆形（纵横比为 2.8，直径分别为 3.48° 和 1.23°，高可靠性） 。目标椭圆可单独呈现，也可被两个侧翼椭圆包围。目标椭圆中心位于距离注视点 26° 的位置，侧翼椭圆中心则在目标椭圆中心上方和下方 5.5° 处。目标椭圆的方向设定为与垂直轴呈 35° 或 55°，侧翼椭圆的方向与目标椭圆的方向差异为 90° 或在 - 45° 到 45° 之间，以 5° 为步长变化。

实验流程为，每次试验开始时，屏幕左侧会出现一个注视点，持续 500 毫秒，参与者需始终注视该点。随后，目标椭圆（有或没有侧翼椭圆）会显示 167 毫秒。间隔 500 毫秒后，参与者要尽快且准确地通过鼠标旋转位于注视点的细白色响应条，来再现他们所感知到的目标椭圆的方向。每次响应后，会有 500 - 1000 毫秒的随机延迟（以 100 毫秒为步长），然后开始新的试验。每个参与者在有侧翼和无侧翼条件下，针对每种目标可靠性都要完成 168 次试验，总计 13440 次试验。

数据分析时，研究人员去除了反应时间小于 500 毫秒或大于 3000 毫秒的试验，以及绝对调整误差大于 35° 的试验（共去除 17% 的试验）。与 Cicchini 等人不同，本文研究人员分别为每个参与者估计响应偏差和响应分散度，避免了聚合组数据带来的问题。响应偏差被估计为报告的目标方向与真实目标方向之间的平均角度差，响应分散度（调整误差的标准差）则根据目标 - 侧翼方向差异进行估计。为增加统计效力，研究人员还对正负目标 - 侧翼方向差异的数据进行了合并处理。

研究结果

1. 未发现优越性效应：研究人员通过对 20 名参与者的实验发现，有侧翼刺激时的表现从未优于相应的单目标条件。在图 1e 中可以清晰看到，有侧翼时的响应分散度几乎总是大于无侧翼时，这与 Cicchini 等人报告的结果相反。这表明在此次重复实验中，并未出现侧翼刺激提升表现的 “优越性效应”。
2. 表现呈 “M” 形模式：研究发现，表现呈现出非单调的 “M” 形模式。当侧翼与目标的方向差异为 0° 和 90° 时，表现相似；而在两者方向差异在 5° - 45° 之间时，表现明显下降。这种模式与 Cicchini 等人报告的 “U” 形模式截然不同。并且，虽然当目标可靠时（图 1e 中的红线），“M” 形模式不如目标不可靠时（图 1e 中的蓝线）明显，但统计分析表明，两种情况下的结论一致，即拥挤会降低表现，而非改善表现。
3. 特定条件下表现比较：通过贝叶斯因子分析（Bayes factor analysis）发现，只有当目标和侧翼的方向相同（0°）或相差 90° 时，有侧翼和无侧翼条件下的表现才具有可比性。但由于统计效力的限制，不能完全排除在这些条件下存在微小的优越性或劣化效应。不过，总体而言，此次研究结果无法重复 Cicchini 等人报告的优越性效应。

研究结论明确指出，研究人员未能重复 Cicchini 等人研究中发现的优越性效应，也没有找到支持拥挤中最佳整合的证据。与众多先前研究一致，拥挤只会降低表现。这一结论挑战了 Cicchini 等人提出的简单线索整合模型，表明拥挤现象不能用该模型简单解释。虽然拥挤可以通过添加更多侧翼刺激来减少（即解拥挤现象），但这并不会使表现超越单目标条件下的水平。

从研究意义来看，此次研究对视觉拥挤现象的理解进行了重要修正。它提醒研究人员在解释视觉认知现象时要谨慎，不能仅凭单一研究结果就得出普遍结论。而且，此次研究为后续的视觉研究提供了更准确的方向，有助于研究者进一步探索拥挤现象背后的神经机制和认知过程，推动视觉认知领域的发展。此外，研究人员严谨的研究态度和科学的研究方法，也为其他领域的重复性研究提供了良好的范例，强调了重复性研究在科学发展中的重要性。在未来的研究中，可以进一步扩大样本量，探索不同刺激参数和实验条件下的拥挤效应，以更全面地揭示视觉拥挤现象的本质。